(57)【要約】【課題】入力画像の輝度変化やノイズの影響を軽減でき、検出精度を向上し得る画像処理装置を提供する。【解決手段】入力画像統計演算部１２は入力画像の統計データを分析し、テンプレート画像統計演算部２２はテンプレート画像の統計データを分析する。方式重み付け演算部１４は、入力画像とテンプレート画像の統計データを比較して、輝度変動率αと倍率変動率βを算出する。輪郭マッチング部１５はテンプレート画像データと入力画像データを輪郭マッチング処理し、輝度マッチング部１６はテンプレート画像データと入力画像データを輝度マッチング処理する。輪郭マッチング部１５及び輝度マッチング部１６で算出された各ブロックのマッチング量を方式重み付け演算部１４で算出した輝度変動率α及び倍率変動率βにより重み付け処理し、マッチング量演算部１９により加算して出力する。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像とテンプレート画像を輪郭マッチング処理してブロック毎のマッチング量を求める輪郭マッチング部と、
前記入力画像と前記テンプレート画像を輝度マッチング処理してブロック毎のマッチング量を求める輝度マッチング部と、
前記入力画像の統計データを求める入力画像統計部と、
前記テンプレート画像の統計データを求めるテンプレート画像統計部と、
前記入力画像統計部及び前記テンプレート画像統計部の統計データから前記輪郭マッチング部及び前記輝度マッチング部による最適パターンマッチングを選択する選択手段と、
を具備することを特徴とする画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力画像とテンプレート画像との相関位置をパターンマッチングにより検出する画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、物体の形状や位置などを検出する方法として、例えば処理対象物体をカメラにより撮像した入力画像と予め設定された基準のテンプレート画像とをパターンマッチングにより比較し、テンプレート画像に相当する対象物体を検出する方法がある。この場合、従来では、基準のテンプレート画像としてグレースケール（gray scale）が一般に用いられている。
【０００３】
また、本発明に関連する公知技術として、標準マッチングパターンとして、形状の特徴を示す構造マッチングパターンと明るさの特徴を示す光学マッチングパターンを設け、検査対象パターンとして形状の特徴を示す構造パターンと明るさの特徴を示す光学パターンの検出し、それぞれについて標準マッチングパターンと検査対象パターンとの一致度を検出することにより、入力画像と対象物の一致度を判定する技術が知られている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−７０７４３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記従来のように基準のテンプレート画像としてグレースケールを用いてパターンマッチングにより対象物体を検出する方法では、入力画像の輝度変化やノイズの影響を受け、十分な検出精度が得られないという問題がある。
本発明は上記の課題を解決するためになされたもので、入力画像の輝度変化やノイズの影響を軽減でき、検出精度を向上し得る画像処理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る画像処理装置は、入力画像とテンプレート画像を輪郭マッチング処理してブロック毎のマッチング量を求める輪郭マッチング部と、前記入力画像と前記テンプレート画像を輝度マッチング処理してブロック毎のマッチング量を求める輝度マッチング部と、前記入力画像の統計データを求める入力画像統計部と、前記テンプレート画像の統計データを求めるテンプレート画像統計部と、前記入力画像統計部及び前記テンプレート画像統計部の統計データから前記輪郭マッチング部及び前記輝度マッチング部による最適パターンマッチングを選択する選択手段とを具備することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、入力画像統計部及びテンプレート画像統計部の統計データから輪郭マッチング部及び輝度マッチング部による最適パターンマッチングを選択することにより、入力画像の輝度変化やノイズの影響を著しく軽減でき、検出精度を著しく向上することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下、図面を参照して本発明の一実施形態を説明する。
図１は本発明一実施形態に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。図１において、１１は入力画像分岐部で、この入力画像分岐部１１には任意画像例えば対象物体をカメラにより撮像した画像が入力される。また、入力画像分岐部１１には、入力画像統計演算部１２及びフレームメモリ１３が接続される。入力画像統計演算部１２は、最大・最小検出部１２ａ、平均・偏差演算部１２ｂ、投影演算部１２ｃにより構成される。上記入力画像分岐部１１は、入力画像を分岐して、入力画像統計演算部１２の最大・最小検出部１２ａ、平均・偏差演算部１２ｂ、及び投影演算部１２ｃに出力すると共にフレームメモリ１３に出力する。
【０００９】
上記最大・最小検出部１２ａにより検出される最大・最小値は、平均・偏差演算部１２ｂで求められた平均・偏差値及び投影演算部１２ｃで算出された投影データと共に方式重み付け演算部１４へ送られる。また、フレームメモリ１３に格納された入力画像データは、輪郭マッチング部１５及び輝度マッチング部１６へ送られる。
【００１０】
また、図１において、２１はテンプレート画像分岐部で、このテンプレート画像分岐部２１には例えばメモリに保存されているテンプレート画像が入力される。また、テンプレート画像分岐部２１には、テンプレート画像統計演算部２２及びテンプレートメモリ２３が接続される。テンプレート画像統計演算部２２は、最大・最小検出部２２ａ、平均・偏差演算部２２ｂ、投影演算部２２ｃにより構成される。上記テンプレート画像分岐部２１は、テンプレート画像を分岐して、テンプレート画像統計演算部２２の最大・最小検出部２２ａ、平均・偏差演算部２２ｂ、及び投影演算部２２ｃに出力すると共にテンプレートメモリ２３に出力する。
【００１１】
上記最大・最小検出部２２ａにより検出される最大・最小値は、平均・偏差演算部２２ｂで求められた平均・偏差値及び投影演算部２２ｃで算出された投影データと共に方式重み付け演算部１４へ送られる。また、テンプレートメモリ２３に格納されたテンプレート画像データは、輪郭マッチング部１５及び輝度マッチング部１６へ送られる。
【００１２】
輪郭マッチング部１５は、テンプレートメモリ２３に格納されたテンプレート画像データとフレームメモリ１３に格納された入力画像データとを各ブロック毎に輪郭マッチング（輪郭比較）処理してテンプレート画像に相当する入力画像の位置を抽出し、乗算器１７を介してマッチング量演算部１９へ出力する。
【００１３】
また、輝度マッチング部１６は、テンプレートメモリ２３に格納されたテンプレート画像データとフレームメモリ１３に格納された入力画像データとを各ブロック毎に輝度マッチング処理、すなわちグレースケール差分比較処理してテンプレート画像に相当する入力画像の位置を抽出し、乗算器１８を介してマッチング量演算部１９へ出力する。
【００１４】
一方、方式重み付け演算部１４は、入力画像統計演算部１２で算出された入力画像の最大・最小値、平均・偏差値、投影データと、テンプレート画像統計演算部２２で算出されたテンプレート画像の最大・最小値、平均・偏差値、投影データとを比較して、輝度変動率αと倍率変動率βを算出する。ここで、上記輝度変動率α及び倍率変動率βは、「α＋β＝１．０」を条件として算出するものとする。なお、輝度変動率α及び倍率変動率βは、システムにより任意の固有値とすることも可能である。
【００１５】
上記方式重み付け演算部１４で算出された輝度変動率αと倍率変動率βは、乗算器１７、１８に入力され、輪郭マッチング部１５及び輝度マッチング部１６で算出された各ブロックのマッチング量と乗算される。上記乗算器１７、１８の乗算結果がマッチング量演算部１９へ送られる。すなわち、輪郭マッチング部１５及び輝度マッチング部１６で算出された各ブロックのマッチング量が方式重み付け演算部１４で演算された輝度変動率α及び倍率変動率βにより重み付けされて乗算器１７、１８から取り出され、マッチング量演算部１９へ送られる。
【００１６】
マッチング量演算部１９は、輪郭マッチング部１５及び輝度マッチング部１６から乗算器１７、１８を介して入力されるマッチング量を加算し、一致量として識別部（図示せず）へ出力する。この識別部は、マッチング量演算部１９から出力される一致量の最大をとるブロック位置をマッチング座標として認識する。
【００１７】
上記の構成において、入力画像分岐部１１に対象物体の画像が入力されると、入力画像分岐部１１は、入力画像を入力画像統計演算部１２及びフレームメモリ１３に分岐して入力する。入力画像統計演算部１２は、最大・最小検出部１２ａにて入力画像の最大・最小値を検出すると共に、平均・偏差演算部１２ｂ、投影演算部１２ｃにより入力画像の平均・偏差値及び投影データを算出して方式重み付け演算部１４へ出力する。
【００１８】
このときテンプレート画像分岐部２１は、テンプレート画像をテンプレート画像統計演算部２２及びテンプレートメモリ２３に分岐して入力する。テンプレート画像統計演算部２２は、最大・最小検出部２２ａにてテンプレート画像の最大・最小値を検出すると共に、平均・偏差演算部２２ｂ、投影演算部２２ｃによりテンプレート画像の平均・偏差値及び投影データを算出して方式重み付け演算部１４へ出力する。
【００１９】
上記方式重み付け演算部１４は、入力画像統計演算部１２で算出された入力画像の最大・最小値、平均・偏差値、投影データと、テンプレート画像統計演算部２２で算出されたテンプレート画像の最大・最小値、平均・偏差値、投影データとを比較して、輝度変動率αと倍率変動率βを算出し、重み付けデータとして乗算器１７、１８へ出力する。すなわち、方式重み付け演算部１４は、最適パターンマッチングによる読取結果が得られるように重み付けデータを乗算器１７、１８へ出力する。
【００２０】
一方、フレームメモリ１３に格納された入力画像データ及びテンプレートメモリ２３に格納されたテンプレート画像データは、輪郭マッチング部１５及び輝度マッチング部１６へ送られる。
輪郭マッチング部１５は、テンプレートメモリ２３に格納されたテンプレート画像データとフレームメモリ１３に格納された入力画像データとを各ブロック毎に輪郭マッチング（輪郭比較）処理してテンプレート画像に相当する入力画像の位置を抽出する。
【００２１】
また、輝度マッチング部１６は、テンプレートメモリ２３に格納されたテンプレート画像データとフレームメモリ１３に格納された入力画像データとを各ブロック毎に輝度マッチング処理、すなわちグレースケール差分比較処理してテンプレート画像に相当する入力画像の位置を抽出する。
【００２２】
上記輪郭マッチング部１５及び輝度マッチング部１６で算出された各ブロックのマッチング量は、上記方式重み付け演算部１４で演算された輝度変動率α及び倍率変動率βにより乗算器１７、１８にて重み付けされて取り出される。すなわち、輪郭マッチング部１５及び輝度マッチング部１６によるマッチング処理において、最適パターンマッチングによる読取結果が得られるように、上記輝度変動率α及び倍率変動率βにより乗算器１７、１８が制御される。そして、上記輪郭マッチング部１５及び輝度マッチング部１６から乗算器１７、１８を介して取り出される各ブロックのマッチング量がマッチング量演算部１９へ送られる。
【００２３】
マッチング量演算部１９は、輪郭マッチング部１５及び輝度マッチング部１６から乗算器１７、１８を介して入力されるマッチング量を加算し、一致量として識別部（図示せず）へ出力する。この識別部は、マッチング量演算部１９から出力される一致量の最大をとるブロック位置をマッチング座標として認識する。
【００２４】
上記実施形態によれば、入力画像とテンプレート画像を比較し、テンプレート画像に相当する位置を入力画像から抽出するパターンマッチング方式として輪郭マッチング部１５及び輝度マッチング部１６の２つのマッチング部を備え、方式重み付け演算部１４により入力画像及びテンプレート画像の統計データから輝度変動率α及び倍率変動率βを求めて乗算器１７、１８を制御し、最適パターンマッチングによる読取結果が得られるように構成しているので、入力画像の輝度変化やノイズの影響を著しく軽減でき、検出精度を向上することができる。
【００２５】
なお、本発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できるものである。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明の一実施形態に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００２７】
１１…入力画像分岐部、１２…入力画像統計演算部、１２ａ…最大・最小検出部、１２ｂ…平均・偏差演算部、１２ｃ…投影演算部、１３…フレームメモリ、１４…方式重み付け演算部、１５…輪郭マッチング部、１６…輝度マッチング部、１７、１８…乗算器、１９…マッチング量演算部、２１…テンプレート画像分岐部、２２…テンプレート画像統計演算部、２２ａ…最大・最小検出部、２２ｂ…平均・偏差演算部、２２ｃ…投影演算部、２３…テンプレートメモリ。
【図１】
2010079531.tif 000003